Investigaciones recientes indican que los grandes modelos lingüísticos (LLM) no solo pueden resolver, sino también crear pruebas de inteligencia emocional (IE). Este estudio, publicado en Communications Psychology en 2025 por Schlegel, Sommer y Mortillaro, destaca las capacidades de los LLM para comprender las emociones humanas.
La inteligencia emocional, tradicionalmente un rasgo humano, implica reconocer, comprender y gestionar las emociones. El estudio utiliza arquitecturas de transformadores para evaluar cómo los LLM interactúan con contenido emocionalmente matizado. Los modelos sobresalieron en responder y componer pruebas de IE creíbles.
Los LLM se entrenan en vastos corpus de texto, capturando sutilezas semánticas, señales afectivas y dinámicas sociales. Los investigadores analizaron las respuestas de los modelos a los elementos de prueba de IE, comparándolos con puntos de referencia humanos. Los modelos demostraron la capacidad de simular el razonamiento emocional.
Los protocolos de ajuste fino mejoraron las sutilezas emocionales, aumentando la sensibilidad a los léxicos emocionales. La visualización de la atención mostró que los LLM priorizan diferentes partes del texto de entrada al predecir la competencia emocional. Esto indica que los LLM reconocen implícitamente las valencias emocionales y la relevancia contextual.
La creación de nuevas evaluaciones de IE por parte de los LLM abre una nueva frontera en las herramientas psicológicas. Los modelos de IA pueden generar autónomamente preguntas de IE plausibles. Esto sugiere una nueva sinergia entre la IA y la ciencia psicológica.
Si bien los LLM muestran competencia en las tareas de IE, queda la pregunta de si realmente comprenden las emociones. El estudio enfatiza el rendimiento como un resultado medible, no la conciencia emocional subjetiva. Las evaluaciones de IE generadas por IA podrían mejorar el diagnóstico y la personalización de la terapia.
La dependencia de los modelos de los datos de entrenamiento los expone a los sesgos inherentes a las fuentes textuales. Los investigadores abogan por una intervención continua en el entrenamiento del modelo. A medida que los modelos aumentan en sofisticación, se necesitan estudios longitudinales para monitorear la evolución de las capacidades de inteligencia emocional en la IA.
La investigación presenta una intersección de IA, psicología y lingüística. Schlegel, Sommer y Mortillaro han catalizado un cambio de paradigma. Esto influirá en el desarrollo futuro de la IA y las metodologías de evaluación emocional.
Otras colaboraciones interdisciplinarias serán esenciales para aprovechar el poder de los modelos lingüísticos de manera responsable. Esto asegura que la inteligencia emocional de las máquinas enriquezca la experiencia humana. Los socios de IA pueden ayudar, aumentar o incluso desafiar nuestra comprensión emocional.